【项目实战课】基于Pytorch的BeautyGAN人脸智能美妆实战

欢迎大家来到我们的项目实战课，本期内容是《基于Pytorch的BeautyGAN人脸美妆智能实战》。所谓项目课，就是以简单的原理回顾+详细的项目实战的模式，针对具体的某一个主题，进行代码级的实战讲解，要求大家有较好的基础知识。

本次课程内容

当前的美颜技术已经从早期的美白，瘦脸隆鼻等技术发展到了更加复杂的应用，比如妆造迁移，即智能美妆。它的目标是将一张图像中人脸的妆容迁移到另外一张图像，如下图从b图风格到a图的迁移，得到的c图：

本次课程，我们就使用GAN来完成人脸妆造迁移任务，经过剪辑后的课程总时长为115分钟，约2个小时，课程定价为99元，附赠全套代码与数据集，各部分课程内容与时长如下：

部分	内容	时长(分钟)
No.1	内容简介	11
No.3	数据读取	20
No.4	模型搭建	20
No.5	模型训练	57
No.6	模型测试	7

下面我们来简单看一下各部分的内容：

第1部分：项目简介，介绍人脸智能美妆问题定义，使用方法BeautyGAN模型的原理以及数据集，本部分内容可以免费收听。

第2部分：详细解读数据类的定义与数据的读取、预处理等相关操作，本部分内容可以免费收听。

第3部分：详细讲解BeautyGAN模型的搭建。

第4部分：详细解读BeautyGAN模型的训练，模型结果的分析，模型的可视化。

第5部分：详细讲解如何使用单张图片对已经训练好的模型进行推理。

本次课程为录播课程，讲师为言有三，技术社区《有三AI》创始人。

先后就读于华中科技大学(2008-2012)，中国科学院半导体研究所神经网络实验室(2012-2015)，先后就职于奇虎360人工智能研究院(2015.7-2017.5)，陌陌科技深度学习实验室(2017.5-2019.3)，深度学习算法专家，阿里云MVP，华为云MVP。

拥有超过7年的计算机视觉从业经验，拥有丰富的传统图像算法和深度学习计算机视觉项目经验，著有书籍《深度学习之图像识别：核心技术与案例实战》(机械工业出版社2019.4)，《深度学习之模型设计：核心算法与案例实践》(电子工业出版社2020.6)，《深度学习之人脸图像处理：核心算法与案例实战》(机械工业出版社2020.7)，《深度学习之摄影图像处理：核心算法与案例精粹》(人民邮电出版社2021.4)，拥有10余项发明技术专利与学术论文。

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